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RISIKO MANAGER 06.2017

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RISIKO MANAGER ist das führende Medium für alle Experten des Financial Risk Managements in Banken, Sparkassen und Versicherungen. Mit Themen aus den Bereichen Kreditrisiko, Marktrisiko, OpRisk, ERM und Regulierung vermittelt RISIKO MANAGER seinen Lesern hochkarätige Einschätzungen und umfassendes Wissen für fortschrittliches Risikomanagement.

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42 RISIKO MANAGER 06|2017 Fotonachlese zur Konferenz Innovations in Insurance, Risk- and Asset Management Im zweijährigen Turnus organisiert, das KPMG Center of Excellence in Risk Management und der Lehrstuhl für Finanzmathematik der Technischen Universität München eine internationale Konferenz für Risikomanager, Finanz- und Versicherungsmathematiker. Dem diesjährigen Motto „Innovations in Insurance, Risk- and Asset Management“ folgend, trafen sich vom 5. bis 7. April 2017 etwa 200 Teilnehmer aus Praxis und Wissenschaft zum Austausch über neue Forschungsergebnisse und (noch) offene Probleme. In über 60 Fachvorträgen wurde ein breites Spektrum an Themen diskutiert. Viele Sprecher bezogen Stellung zum Wandel durch die fortschreitende Digitalisierung und durch veränderte regulatorische Anforderungen. Auch war die beständige Niedrigzinspolitik ein wiederkehrendes Thema. Beeindruckend war die Fülle an (oft neu entwickelten) mathematischen Methoden und deren praktische Umsetzung. Für eine mathematische Konferenz sicherlich überraschend war die Häufung an politischen Aussagen. So betonten viele Sprecher die Brisanz aktueller politischer Risiken und warnten unisono vor Populismus und dem Zerbrechen von internationalen Abkommen. Eine Kurzzusammenfassung der Hauptvorträge finden Sie unter den jeweiligen Bildern. Beitrag von Matthias Scherer, Fotos von Astrid Eckert. Leitung des KPMG Center of Excellence in Risk Management (von links): Dr. Daniel Sommer, Franz Lorenz, Prof. Dr. Matthias Scherer, Prof. Dr. Rudi Zagst, Dr. Matthias Mayer. Prof. Hansjörg Albrecher (HEC Lausanne) beschrieb in seinem Vortrag „On the Optimality of Reinsurance Forms” verschiedene Einsatzmöglichkeiten, moderne Modellierungsansätze und Bewertungsprinzipien von Rückversicherungsverträgen. Er stellte dabei auch das neue (und oft optimale) Konzept von randomisierten Rückversicherungsverträgen vor.

43 Prof. Daniel Bauer (Georgia State University) erläuterte, wie die Problematik verschachtelter und damit zeitaufwändiger Simulationen im Kontext einer Bewertung von aktuariellen Verbindlichkeiten mittels eines sogenannten „Least-Square-Monte Carlo“-Verfahren gelöst werden kann. Sein Vortrag war betitelt mit „A-Least-Squares Monte Carlo Approach to the Calculation of Capital Requirements”. Dr. Christian Bluhm (Group Chief Risk Officer, UBS) prognostizierte in „Trends and Innovation in Risk Management” wie sich das Risikomanagement im Bankensektor u. a. durch IT-Innovationen ändern wird. Weiter diskutierte er die Relevanz politischer Risiken und den Einfluss der aktuellen Regulierung. Prof. Josef Teichmann (ETH Zürich) hinterfragte in seinem Vortrag „Bayesian Finance“ die klassische Annahme, dass Aktienkurse sofort und genau beobachtet werden können. Er zeigte detailliert auf, mit welchen technischen Problemen zu rechnen ist, wenn diese Annahme fallengelassen wird. Prof. Giovanni Puccetti (University of Milan) stellte in „VaR Bounds for Joint Portfolios with Dependence” den Rearrangement Algorithmus vor, mit welchem Value-at-Risk-Abschätzungen bei Summen von Risiken mit unbekannter Abhängigkeit numerisch berechnet werden können. Dr. Iain Clark (Efficient Frontier Consulting Ltd.) untersuchte in „Implied Distributions from FX Risk-Reversals and Predictions for the Effect of the Brexit Vote and the Trump Election” an FX-Optionsmärkte kalibrierte Wechselkursdichten und zeigte auf, dass vor relevanten politischen Entscheidungen solche Dichten bi-modal sein können, was wiederum als unterschiedliche Wahlausgänge mit entsprechenden Wahrscheinlichkeiten interpretiert werden kann. Prof. Damiano Brigo (Imperial College London) kritisierte in seinem Vortrag „Consistent Iterated Simulation of Multi-Variate Defaults: Markovian Indicators Characterization” die vielmals naive Herangehensweise einer Diskretisierung der Zeitachse bei der Simulation von Ausfallzeiten. Diese kann zu einem erheblichen Diskretisierungsfehler führen, wenn der Vektor der Ausfallzeiten nicht einer speziellen Verteilung (Marshall-Olkin) folgt.

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